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基于漂移阶跃恢复二极管的脉冲发生器输出脉冲过程物理建模
Physical Modeling of Output Pulse Process in Pulse Generator Based on Drift Step Recovery Diodes
Ziwen Chen · Yuxiao Yang · Zao Yang · Binghui Li 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
漂移阶跃恢复二极管（DSRD）是高功率、高频脉冲发生器的核心组件。现有模型多关注器件结构参数，忽略了输出电流和脉宽等电路参数的影响。本文提出了一种综合考虑器件与电路参数的物理模型，旨在优化脉冲发生器的性能设计。
解读: DSRD主要应用于超高频、超快脉冲功率领域，与阳光电源现有的光伏逆变器、储能PCS及充电桩等主流电力电子产品线存在技术差异。目前阳光电源产品主要基于Si/SiC/GaN功率器件，DSRD的应用场景较窄。但在前沿电力电子技术储备方面，该物理建模方法论可为公司研发团队在处理高频开关瞬态过程、优化功率模块...
基于拖尾电流动力学物理描述的串联FS-IGBT电压不平衡建模与分析
Modeling and Analysis of Voltage Imbalance in Series-Connected FS-IGBTs Based on Physical Description of Tail-Current Dynamics
Xianzhe Bao · Chushan Li · Yunfei Xu · Guoliang Zhao 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
串联IGBT在关断过程中因拖尾电流差异产生二次电压不平衡。现有模型往往简化了载流子传输与复合等物理过程，导致对拖尾电流描述不准。本文提出了一种基于物理描述的建模方法，旨在更准确地表征电压不平衡现象，为高压功率器件的串联应用提供理论支撑。
解读: 该研究对于阳光电源在高压集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）中的功率模块设计具有重要参考价值。在超高压应用场景下，IGBT串联技术是提升系统电压等级的关键，而电压不平衡直接影响器件的可靠性与寿命。通过深入理解拖尾电流的物理机制，研发团队可以优化驱动电路设计及均压控制策略，从而...
基于人工智能与物理模型的智能电网异常检测综述
Artificial Intelligence and Physics-Based Anomaly Detection in the Smart Grid: A Survey
Giovanni Battista Gaggero · Paola Girdinio · Mario Marchese · IEEE Access · 2025年1月
先进通信系统与分布式资源的融合推动了智能电网的发展，提升了控制能力与运行效率。然而，系统复杂性的增加也带来了新的脆弱性，加剧了网络攻击、设备故障等异常风险。机器学习技术作为数据分析的变革性工具，正广泛应用于异常检测。本文综述了结合人工智能与物理模型的智能电网异常检测方法，系统梳理了当前研究现状，评估了各类应用场景、算法性能及验证方式，识别出关键研究缺口，并为该领域的进一步发展提供了学术见解。
解读: 该综述对阳光电源智能运维体系具有重要指导价值。AI与物理模型融合的异常检测方法可直接应用于iSolarCloud平台，提升ST储能系统和SG光伏逆变器的故障预警能力。针对储能系统，可结合电池物理模型与机器学习实现热失控、SOC异常等早期检测；对光伏电站，可融合IV曲线物理特性与AI算法识别组件遮挡、...
基于图神经网络的电动汽车充电负荷预测与需求响应优化
A Comprehensive Review on Next-Generation Modeling and Optimization for Semiconductor Devices
Pratikhya Raut · Deepak Kumar Panda · Amit Kumar Goyal · IEEE Access · 2025年7月
电动汽车大规模接入对电网负荷管理提出新挑战,精准的充电负荷预测是需求响应优化的基础。本文提出基于图神经网络的充电负荷预测模型,捕捉充电站之间的时空关联性,结合需求响应策略实现充电负荷的削峰填谷。
解读: 该充电负荷预测技术可应用于阳光电源充电桩和储能系统的协同优化。通过智能预测和需求响应策略,优化充储一体化系统的能量调度,降低电网峰值负荷,提升充电基础设施的经济性,为光储充一体化解决方案提供智能调度支持。...